1992年“7.6”暴雨浅析

本文从天气学和物理量场角度,分析了1992年7月6日梧州地区一次全区性暴雨局部大暴雨天气过程的特点和成因,证实了低空急流及地面例槽对暴雨的作用。得出了对梧州地区后汛期暴雨预报的一些粗略指标。     

基于人工神经网络的暴雨预报方法探讨

探讨了基于人工神经网络模型的暴雨预报方法。该方法仿预报员的暴雨预报思路，在动力模式的降水预报产品、环流形势场和暴雨落区之间通过人工神经网络建立非线性的统计预报模型，该模型的输入是动力模式的降水预报和初始环流形势场的扩展正交分解主成份分量，输出是预报区域的暴雨落区预报。2000年的汛期试验表明该客观预报方法可明显改进数值预报模式的暴雨落区预报，因此可望在业务预报中有较好的应用前景。     

GRAPES-GFS模式暴雨预报天气学检验特征

本文采用天气学检验方法,对2016年度国家气象中心GRAPES全球数值预报系统(GRAPES-GFS)业务预报暴雨过程及2013-2015年部分回算个例进行了检验,并结合对比欧洲中期天气预报中心确定性预报模式(EC模式)和国家气象中心全球谱模式T639L60(T639模式)降水预报,梳理总结业务GRAPES-GFS模式预报性能优势和系统性偏差特征。被检验暴雨过程共38次,其中南方暴雨过程20次,北方暴雨过程6次,热带扰动或台风降水过程12次。依靠预报员主观天气学检验分析,从降水预报效果检验出发,结合主要影响天气系统和示踪物理量检验,梳理总结模式预报系统性偏差,以期全面发掘该业务预报模式性能。结果表明对短期时效内的降水预报,GRAPES-GFS模式预报稳定性较好,整体明显优于T639模式。但还存在诸如对对流性降水预报较实况偏北或对主雨带南侧暖区降水预报不足的偏差特征;另对弱高空波动背景下的对流性降水预报偏弱;而在降水预报强度大致正确的情况下,对降水系统南侧偏南气流控制区域预报湿度偏大,对副热带地区的低涡系统预报偏强。     

华东区域模式对河南“7·19”特大暴雨的数值检验与分析

采用9 km分辨率的华东区域模式预报产品,对2016年7月19日发生在河南省的极端暴雨过程进行天气学检验与分析,结果表明:1)华东区域模式提前60 h对本次暴雨过程做出了较好预报,能反映出该暴雨过程的降水中心、强度及强降水发生时段。对临近时效和极端暴雨中心极值,该区域模式表现出优于全球模式的预报能力。2)华东区域模式能较好预报出本次过程中对流层中低层主要影响系统,但对系统位置、强度和移速预报与实况的差异导致了降水落区预报的偏差;西南急流预报较实况偏强是导致豫东南暴雨区空报的原因之一。3)华东区域模式对暴雨发生前K指数分布及不稳定层结有较好预报,对暴雨预报业务有重要指示意义。4)模式能较好地刻画出地面辐合线及气旋位置。     

利用中尺度数值模式产品建立暴雨落区潜势预报

统计2005—2006年AREM模式输出相关物理量与暴雨的关系,采用模糊逻辑方法建立暴雨潜势预报多参数组合方程,然后分别代入AREM模式预报场相关物理量24 h平均值和最大值,进行暴雨落区潜势预报。对比分析2007—2009年潜势预报情况和暴雨Ts评分,结果表明:最大值方法潜势预报强中心偏多,暴雨空报较多;平均值方法能够较好反映24 h内整体降水分布情况,其Ts评分较高,虽然对强降水中心落区预报仍有偏差,但其总体预报效果要优于最大值方法。     

高空西北气流下特大暴雨的预报误差分析及思考

利用常规及非常规气象资料、业务数值预报模式、GFS再分析资料(0.5°×0.5°),分析了2016年6月19日江西北部高空西北气流下特大暴雨环境场特征和数值模式误差,对比了相似形势的暴雨过程,找出业务预报误差较大的可能原因是对高空"干冷"西北气流南移、副热带高压北抬的速度、低空西南急流加强及前端辐合、上游移来短波槽、异常水汽条件的综合作用分析不到位,各类数值模式产品对降水落区预报偏北、强度预报偏弱也影响了预报员对暴雨的综合判断;给出了预报这类特大暴雨着眼点和预报概念模型以及订正模式降水的思路。     

基于ECMWF模式的江西及周边地区锋面暴雨预报检验和订正

利用全国降水资料（包括江西加密降水资料）、探空资料、ECMWF模式72—24 h降水和形势预报资料,采用天气学检验、SAL定量降水预报检验等方法,对2017—2019年江西及附近地区锋面暴雨的实况和模式产品进行检验分析,检验主要影响天气系统预报效果,得出ECMWF模式降水预报误差分布特征及原因,并对模式的暴雨预报进行订正。结果表明：ECMWF模式对2017—2019年锋面暴雨过程预报较实况大多偏北,落区预报误差主要源于大尺度降水。从锋面暴雨三种SAL分析误差可见,落区预报较实况大多偏北,暴雨过程强度多数较实况偏弱,结构较实况偏小。对误差较大个例的分析得出两点订正思路：1） 锋区南侧有较明显动力热力对流发展的弱锋区暴雨,暴雨落区可订正至925 hPa锋区南侧高温高湿区。2） 较强锋面暴雨,当中低层切变辐合抬升区重叠时,暴雨落区可向925 hPa锋区位置调整,暴雨通常不易出现在锋区北侧冷区。     

基于西南区域中尺度模式系统预报的陡峭地形过渡带降水订正方法

基于地形和西南区域中尺度模式系统(southwest center WRF ADAS real-time modeling system, SWCWARMS)20:00(北京时,下同)和08:00起报的逐3 h风场、相对湿度场,计算地形降水估算量并结合SWCWARMS预报降水场构建降水订正方程,进而对2018—2020年汛期6—8月日降水、四川盆地降水过程及四川盆地西部降水过程3类降水进行订正,并仅对川西高原东坡到四川盆地西部的陡峭地形过渡带进行检验评估。结果表明：(1)各量级降水量订正值TS相对于SWCWARMS预报降水量的TS均有不同程度提高,20:00起报的订正效果优于08:00。对于大雨及以上量级均以四川盆地西部降水过程订正效果最佳,20:00起报的12～36 h大雨、暴雨和大暴雨的降水量订正值TS相对提高率分别为19%、25%和37%,且命中率高,空、漏报率明显减小,订正效果较好。(2)降水订正方程对四川盆地西部降水过程类型中的区域性暴雨个例和一般性降水个例均有较好的订正效果,即使是SWCWARMS模式预报的大雨、暴雨和大暴雨预报降水落区与实况差异甚远的个例也有一定订正效果。     

集合预报产品释用方法的研究

提出一种动力与统计相结合的集合预报产品的动力统计释用方法，该方法从大尺度大气动力学方程组出发，考虑中期旬尺度的大气环流特征，采用简单的斜压模式，推导出旬降水距平百分率与旬环流形势场的关系，从而建立了旬降水距平百分率预报方程，与相当正压的月降水距平百分率预报方程相比，更符合常规天气预报业务中对实际大气的动力学和天气学意义的考虑，试报结果表明，动力与统计相结合的方法对旬尺度动力延伸集合预报产品的释用具有明显的效果。     

数值预报产品对暴雨预报性能的评估方法研究

本项工作主要针对不同的数值预报模式（以下简称模式）输出的不同的数值预报产品（以下简称产品）对暴雨预报性能的评估技术方法进行了研究。由于模式的不断更新，所以研究重点是建立客观、定量的评估技术方法，而不是对模式本身进行评估．为此我们对模式给出的降水产品以及包含多种物理量场的其它产品，采用了统计学、天气学和动力学方法，建立了比较客观和定量的并能够表征模式产品对暴雨预报能力的信息评分，ＴＳ评分等评估方法。通过１９９５年成都区域气象中心，湖南省气象台对欧洲中心模式ＥＣＭＷＦ、国家气象中心的Ｔ６３以及成都区域气象中心η等模式的试用检验，结果表明研究给出的评估方法能够从不同角度客观、定量的说明不同模式产品对本地区暴雨的预报能力．     

自贡地区暴雨天气的合成分析

通过对自贡地区１６次暴雨天气过程发生前的影响，环境物理量场以及中尺度特征进行合成分析，揭示了自贡地区暴雨天气发生的物理成因，建立了自贡地区暴雨短期预报的天气学模型，为我台研制暴雨预报业务化系统奠定了基础。     

西南区域模式在成都地区的降水检验及物理量分析

本文选取2014年6～9月西南区域模式产品的每日20 h (北京时)起报的00 h～24 h降水量、相关物理量及成都地区实况降水量。首先利用领域法建立高分辨率模式与稀疏站点对应关系,其次比较领域内的降水量分级传统技巧评分以及强降水(25mm以上)与模式物理量阈值进行概率分析,得出强降水物理量阈值,最后通过个例对模式物理量阈值进行检验。得出如下研究结论:降水量分级评分结果表明模式对成都地区有无降水预报总体效果较好;TS评分随着预报降水量级增大而减小,同时模式空报率高于漏报率;而暴雨及暴雨以上量级降水混合评分为11.6%,具有一定的参考性。强降水与模式物理量阈值概率分析表明模式对强降水有一定的预报能力,但量级、落区相对较差。两次降水个例物理量阈值均满足以暴雨、暴雨以上降水为主的条件。      

东北冷涡背景下数值预报产品对内蒙古地区降水预报的检验和分析

收集2011年有代表性的4次东北冷涡过程的EC和T639模式的数值预报产品资料和常规观测资料及实况,进行形势场的天气学检验;选择T639、德国、日本数值预报模式降水产品,经过数据离散化、统一化处理后,针对东北冷涡天气背景,对内蒙古地区降水预报进行24、48h预报质量检验和分析。结果表明,EC和T639模式的形势场预报具有较高的参考价值,其中EC模式比T639模式稳定;T639、德国、日本模式的降水预报产品对冷涡降水具有一定的预报能力,但对各量级降水预报均存在空报和漏报现象,对中雨及其以上量级降水预报能力较差,各模式对东北冷涡背景下的强降水预报量级偏小。     

江西中西部地区一次暴雨过程的地形敏感性试验

利用常规观测、加密自动站资料和NCEP再分析资料,分析2005年5月江西萍乡地区春季一次暴雨过程发现,该过程仅萍乡南部地区出现暴雨,而中北部地区为小到中雨。考虑到萍乡中南部特殊地形,通过WRF中尺度模式模拟再现这次暴雨过程,并设计降低、增高和移除地形三组敏感性试验探究地形对降水的影响。结果表明：（1）萍乡地形的屏障作用在南部地区造成的风场辐合是南部产生暴雨的重要原因;（2）地形通过影响切变线附近风场辐合以及水汽汇集的位置和强度来改变暴雨的落区与强度;（3）较高的地形造成气流在山前堆积,造成明显的水平气压梯度,使局地气流与背景气流在山前辐合,有利于山前降水增强。     

中尺度区域内暴雨落区预报的探讨

以天气学原理和预报员经验为基础，通过对影响宝鸡地区４５场暴雨天气的分析，探讨了不同尺度系统对暴雨落区的经向分布与纬向分布的影响。由此建立了暴雨落区的预报模型，对中尺度区域内暴雨落区的预报进行了有益的尝试。     

ECMWF模式在长江上游流域调度关键期的预报检验评估

普查2013—2014年发生在长江上游流域的强降水过程,采用天气学检验方法,基于ECMWF模式开展检验评估。结果表明:ECMWF模式预报强降水过程起止时间和暴雨以上量级落区均在蓄水期效果最好;预报中雨以上量级的落区在各关键期总体较好,但在横江、乌江、宜宾—重庆南部、重庆—万州南部、万州—宜昌等区间易局部漏报,应加强对上述区间模式降水产品的订正;预报影响降水过程的天气系统,3 d之内与实况偏差较小,4—7 d与实况偏差较大,需预报员发挥主观作用进行订正。     

淇、卫河流域暴雨预报

利用1961～2000年6～9月淇、卫河流域降水资料,采用单元综合评判法确定流域暴雨日,并对暴雨日进行分型,确定暴雨预报天气学指标,建立暴雨预报方法.     

攀西地区2021年夏季多模式降水预报检验

为提高定量降水预报产品在攀西地区的预报能力,对2021年夏季格点预报（Grid Weather Forecasting,GWF）、西南区域模式（South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System,SWCWARMS）、欧洲中心中期预报 （European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF）及中国气象局中尺度模式（China Meteorological Administration Meso-Scale Model,CMA-MESO）降水预报情况进行了检验分析。结果表明:（1）ECMWF模式雨日空报最明显,但其暴雨量级预报较实况偏干,其余各家产品中各量级降水均以湿偏差为主。有雨日数在攀西地区南部预报效果较好,其余地方空报较大。大雨日数在凉山州中部预报偏差较大,攀西地区南部预报偏差较小。（2）从16次过程检验来看,各预报产品在8月份过程中的表现优于其余月份,GWF产品25 mm以上TS（Threat Score）评分高于20分的过程次数最多且预报效果最稳定,CMA-MESO模式空报最大。（3）各产品3 h累计强降水开始时间大多早于实况,SWCWARMS模式雨强偏大且对于持续时间较长的过程预报效果较好,而GWF、ECMWF模式累计雨量较实况偏小。      

宁夏暴雨动力相似过滤预报系统

通过对北京ＨＬＡＦＳ暴雨模式产品中诸多物理量场与历史个例进行动力过程相检验,在较全面地掌握预报对象的三维空间物理结构和动力过程前提下,通过渗入有明确天气学意义,并对宁夏暴雨有实际预报能力的综合指标和模型,在天气系统自动识别技术的支持下,应用螺旋度修正方案,建立自动、客观化的暴雨落区预报系统。     

基于分位数映射法的四川省ECMWF模式降水预报误差订正分析

为做好ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)模式本地化释用，提高四川省降水预报准确率，对四川省2020—2021年7—9月模式各量级降水预报系统性偏差规律分析发现，该模式预报的雨日较实况偏多，尤其是攀西地区和川西高原；预报的大雨日数盆地西南部及攀西地区多于实况，而盆地南部少于实况。然后，基于分位数映射法对模式预报的24 h累积降水开展大量级降水订正试验与检验。基于分位数映射法订正后，暴雨及以上量级TS(Threat Score)提高7%～15%，且各量级降水TS均高于多模式集成客观预报产品2%～4%，大雨及以上、暴雨及以上量级命中率提高10%～20%，订正后雨带位置特别是暴雨落区与实况更接近。